基于残差时移模块和双流网络的手语识别方法
蔡畅
林靖宇
广西大学电气工程学院 南宁 530004
摘要：目前存在的手语识别方法中,多模态图像被广泛使用,但多模态数据形式复杂,不易操作.此外,现存的手语识别方法无法有效聚合全局与运动区域局部信息.基于改善手语识别方法的目的,论文提出了一种仅使用RGB图像的基于残差时移模块与双流网络的手语识别方法.双流网络两分支改进为全局图像分支与运动区域局部分支,运动区域局部分支采用语义分割算法进行运动区域分割,解决了以往运动区域难以定位的问题.两分支通过数据融合将全局与局部信息有效聚合.在SLR500开源数据集上进行实验,该方法获得高达94.7%的识别率.
关键词：手语识别双流网络时域位移全局特征运动区域局部分割数据融合
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61561005)广西研究生教育创新计划项目(YCSW2019026)
论文发表日期：2023-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2841-2845,2851 )
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